2025-11-122021-06-21Congreso de Investigaciones y Desarrollos en Tecnología y Ciencia978-987-4998-69-9https://hdl.handle.net/20.500.12272/14179En este trabajo se estudian diferentes métodos de inteligencia artificial y su posible paralelización, con el objetivo de aplicarlo en un modelo de predicción de incendios forestales desarrollado en el Laboratorio de Investigación en Computo Paralelo/Distribuido. La finalidad es reducir la incertidumbre presente en las variables de entrada con las que opera el modelo subyacente. Los métodos de inteligencia artificial en los que centraremos nuestro estudio son: redes neuronales y visión computacional. Se estudian teóricamente y las formas de desarrollarlos para luego estudiar las posibilidades de paralelización. Con las redes neuronales, centramos nuestro estudio en el perceptrón por ser una red neuronal simple y fácil de desarrollar en lenguaje C. En cuanto a la visión computacional, nos encontramos analizando la forma correcta de aplicarla en nuestro modelo, trabajando actualmente con redes convolucionales.pdfesinfo:eu-repo/semantics/openAccessIncertidumbreRedes neuronalesInvestigacióninfo:eu-repo/semantics/articleUniversidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional MendozaAtribución (Attribution) No comercial (Non Commercial) Compartir igual (Share Alike)2021-06-21